脳波と集中力の関係について
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目次
•研究概要について
•用語について
•実験の概要について
・実験の推論
・問題を解いたときとEEGとの変化について
•結論
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研究意義
•集中力と脳波がどのように関係しているかを
Muse-S(EEG測定器)を使用する。
•集中力を可視化することで、活動や休息をは
じめとした様々なイベントを正しく選択する
ことで、人生設計を最適化する。
https://goodbrain.jp/mus
es/
Muse-
S
3
用語解説 https://naraamt.or.jp/Academic
/kensyuukai/2005/kirei/nouha_
mon/fig/002_2.gif
https://mind-
monitor.com/blog
s/muse-
headband-
electrode-
positions/
用語説明
縦軸
https://encrypted-
tbn0.gstatic.com/images?q=tbn:ANd9GcR
DndGab7f0h8WeF5soETH2vmXPSK_GH
aGflA&s
•AF系（前頭部） → 意図的な集中やタスク中の能動的な脳活動
•TP系（側頭部） → 感覚刺激やリラックス・無意識状態の記録
電極 脳の部位 主な役割・関連機能
AF7 / AF8 前頭前野（前側：おでこ
の上）
意思決定、注意、思考、
集中力、感情制御
TP9 / TP10 側頭葉後部（耳の後ろ） 聴覚処理、記憶、リラッ
クス状態の把握など
実験の予想
●実験の予想 左脳（AF7 / TP9）右脳（AF8 / TP10）
前頭部（AF7, AF8）
◎計算操作処理（掛け
算反射）
◎ 連続的注意
▲緊張・焦りに反応
▲ β波上昇で「集中しす
ぎて崩れる」ことも
後頭部（TP9, TP10）◯数字の視認（左下）
◯入力位置を目で追う
◯ ミスに対する警戒
△入力位置の不安による
緊張反応
左脳（AF7 / TP9）右脳（AF8 / TP10）
前頭部（AF7, AF8）◎多段論理処理
◎ セル位置ごとの反復
▲全体構造の統合が難
しく、混乱や焦燥感（緊
張）へ
後頭部（TP9, TP10）◯数値記号の視覚保持
◯掛ける数の目視
◎ 空間的配置
◎ 合成視覚情報の統合
保持力
実験1
•3×3行列の掛け算の暗算をする。
•TPとAFの脳波を計測→スペクトログラム
•まだ実験内容に関しては改善の余地あり
•簡易Webサイトでログ確認（右上QR）
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実験結果1-1
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実験結果1-2
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実験結果
•TPのα波、θ波成分とAFのβ波成分
を調べ、その時の値からEEGデー
タを取得して、グラフを作成
•赤線が問題を解いたとき
•まだ実験内容に関しては改善の余
地あり(標本数や難易度差)
EEGエンゲージメント指数の参考文
献（Pope, A. T., Bogart, E. H., &
Bartolome, D. S. (1995).
Biocybernetic system evaluates
indices of operator engagement in
automated task environments.
Biological Psychology, 40(1–2), 187–
195.）
TPのα波、θ波成分とAFのβ波成分
上のグラフを使い導いたEEGエージェント指数
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実験2
•100マス計算(掛け算)をする。
•TPのα波、θ波成分とAFのβ波成分を調べ、その
時の値からEEGデータを取得して、グラフを作成
•実験結果から、EEGデータとどのような相関があ
るか
•まだ実験内容に関しては改善の余地あり
•簡易Webサイトで実験内容をログ化（↑QR）
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実験結果2-1
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実験結果2-2
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エンゲージメント指数の時系列
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回帰曲線の探求
EEGエンゲージメント指数をx(t)=β(t)/(α(t)+θ(t))
タスクの効率をyとして
、
y=f(x(t))dtとなるfを見つける。
①F(x)=x
②F(x)=Alog(bx+1)
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F(x)=xとしたとき、
←全体のEEG指数時間積分
ーーーーーーーー
ー
｜
｜
｜↓2こぶを分ける
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関数での最適化
・問題の難易度はほぼ同じなので、
全て難易度1に近い分布をつくるfであればいい。
(∫F(x(t))dt-1)²を最小にするようにL-BFGS-B法で最適化
・ミスにより労力が2倍になることあり。
例：計算ミス
入力ミス
問題の見間違え
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F(x)=0.18595log(2.38506x+1)
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反省（実験設定）
•標本数をもっと大きくする
•形式も多様にする
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実験結果からわかること
•EEGエンゲージメント指数は信頼に足る。
•F(x)=log(x+1)が比較的信頼できそう。
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おまけ（文学）
•推し、燃ゆ/宇佐美りん
•ウィズザビートルズ/村上春樹
•（東京都同情塔/九段理江）
•力強い表現が胸に刺
さる。
•AF7(左脳)のθ、α波
が活発
•AF8(右脳)のβ波が活
発
推し、燃ゆ/宇佐美り
ん
ウィズザビートルズ/村
上春樹
•美化された思い出の少女を追求する
主人公と、その偶像を仮託しようと
するサヨコとの対比が、読んでいて
苦しくなった。
•俯瞰視できる読みやすい文。（→α
・θ？）
•せっかく読んだのにデ
ータがとれてなかった
ので一人で泣いた。
•作品自体は小説に生成
AIを用いる話題作。芥
川賞に似つかわしい革
新的な文学。
東京都同情塔/九段
理江
結論
Muse-Sから得られる脳波データや、EEG指数は今回の目
的において信頼できるものである。
最後に、各タスクの進捗効率とEEG指数の関係を追及す
るべきだ。もし、100マス演算のような作業でlog(x+1)に
近い回帰曲線が有用ならば、短期的な高いEEG指数より
も、長期的で低いEEG指数を維持できる、落ち着いた精
神状態の方が効果はあるだろう。
いずれにせよ信頼性を高めるにはもっと多くの標本と多
様な実験が必要だ。
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